小熊工具箱是一个ENVI扩展插件，由中科院对地观测中心博士生胡勇编写。包含了很多实用的功能:相对辐射归一化、矩匹配相对辐射校正、趋势分析、最大值合成、MODIS质量数据转换、批量矢量裁剪、MR。

安装方法

该扩展工具适用于ENVI版本4.8及以上。

第一步:把rihor_Little_Bear_Tools.sav放在下面指定的路径下。

Ø

ENVI 4.8

windows:C:\ Program Files \ ITT \ IDL \ IDL 80 \ products \ envi 48 \ save _ add

Ø

ENVI5.0

windows:C:\ Program Files \ Exelis \ envi 50 \ classic \ save _ add

第二步:将provmeans.dll

和provmeans.dlm放在IDL 下，例如:c: \ program files \ ITT \。

重启ENVI+IDL，菜单会自动添加。

安装工具后，通过以下方式找到相应的功能菜单:

启动ENVI 4.8或ENVI5.0 Classic后，可以看到如图1所示的小熊工具箱菜单。

图1

小熊工具箱菜单

功能介绍

1.相对辐射归一化。

利用参考图像和待校正图像中对应像素的光谱相关性，提取不变的特征点，建立回归方程，然后对待校正图像进行校正，使两幅图像中的相同特征具有相同或相近的值。输入图像可以是DN值、RAD和TOA反射率。处理结果可用于多时相变化监测和相邻图像镶嵌前的辐射配准(ROI选择重叠区域)。

2.

矩匹配相对辐射校正

对于面阵推扫式传感器，由于仪器光谱响应函数、成像条件、大气斜向吸收和辐射以及地物双向反射特性的影响，高光谱图像会出现条带和“微笑”现象，因此需要进行相对辐射校正。
矩匹配法对图像数据有一个基本假设:在理想成像条件下，只要图像在飞行方向上有足够多的扫描线，就可以认为图像矩阵在飞行扫描方向上各列数据的统计均值和标准差相等，即飞行方向上各列数据的均值(偏差)和标准差(增益)之差是由辐射差异引起的。

3.

趋势分析

逐像素分析时间序列数据随时间的变化，如NDVI年平均趋势，以获得斜率和截距。

4.最大合成(MVC)

获取多波段数据(时间序列数据)的最大值。

5.

MODIS质量数据转换

MODIS数据的质量评估都使用不同的比特来表达不同的信息。因此，要使用QA数据进行屏蔽，需要根据数据描述文档提取相应的位来生成屏蔽图像。

6.

批量矢量剪辑

使用evf文件，批量裁剪带坐标的网格图像。

7.

MRT批处理

对于批量处理MODIS时间序列产品，同一瓦片(H和V相同)，需要安装MRT。

8.

[/div]TVDI

近年来，一些研究人员分析了遥感传感器获得的地表温度(LST)和植被指数，认为其散点图的空间关系是三角形的，并将其与土壤-植被-大气传输模型(SVAI)进行了比较。实验观测要求研究区域必须足够大，地表覆盖信息要从裸土变为完全植被覆盖，上层土壤湿度要从干旱变为湿润。图中的A、B、C点代表了LST-NDVI特征空间中的三种极端情况，即干燥裸土(NDVI小，LST高)、湿润土壤(NDVI和LST最小)和湿润完全植被化地表(NDVI大，LST高)。在裸土区，地表温度与土壤含水量的变化高度相关。从a到b，地表土壤水分蒸发逐渐增加。随着植被覆盖度的增加，地表温度开始降低。C点表示植被完全覆盖，土壤含水量充足，不存在水分胁迫。在图2中，AC边缘表示土壤水分的可利用性很低，地表蒸散量很小，处于干燥状态，因此认为是“干边缘”。BC表示土壤水分充足，不是植物生长的限制因素。此时地表蒸散量等于潜在蒸散量，被认为是“湿边”。

图2 NDVI与LST的关系

为了简化LST-NDVI特征空间，研究人员提出了温度植被干旱指数(TVDI)的概念，其计算公式如图3所示:

图3

其中是最低表面温度，对应于湿边；TS是任意像素的表面温度，是某一NDVI对应的最高表面温度，也就是干边。
从遥感获得的植被指数和地表温度数据中，提取同一植被指数下的最高和最低地表温度，分别对其进行植被指数线性拟合，即可得到特征空间中干边和湿边的方程，如图4所示:

图4

其中，，和，分别是干边和湿边拟合方程的系数。干边的TVDI值为1，湿边为0。任意点的TVDI值在0和1之间。TVDI值越大，对应的土壤水分越低。TVDI值越小，对应的土壤水分越高。
根据上述原则，使用某地区9月份的植被指数NDVI和LST进行实验，LST-NDVI特征空间如图5所示。

图5 LST-NDVI特征空间

功能本程序的意思是根据输入的植被指数图像、地表温度图像和对应的掩膜图像，按照上述算法计算TVDI。

9.

ROI分隔符

使用样本数据(ROI)进行建模分析或分类时，往往需要将样本数据分成两部分，一部分用于分类(或建模)，另一部分用于结果验证。功能的ROI分类器是将选中的ROI按照指定的比例随机分成两部分。图6示出了通过使用ROI分离器将原始ROI(绿色边界)分成50%和50%的两个ROI。

图6 50%分成两个ROI

10.

批量生成缩略图。

对于大量的遥感数据，往往需要生成JPG格式的缩略图，方便检查数据质量和是否有云。此程序是使用设定的波段，从文件夹下指定格式的图像批量生成JPG图像。

11.

批量生成的图像范围(shp)

对于大量带有地理坐标的遥感影像，在ENVI中检查每个场景影像的覆盖范围是非常费力的。功能本程序是将遥感影像的覆盖范围批量生成矢量图(shp)，方便查看数据覆盖范围。图7示出了根据空间图像生成的shp范围。

图7产生的shp范围

更新日志

这个版本是3.0版，主要更新了timesat积分和密度散点图，修复了一些bug。